Welvaart heeft de grootste invloed op misdaad

Welvaart heeft de grootste invloed op misdaad#

Volgens De Courson & Nettle (2021) is voor mensen met een laag inkomen en kapitaal de criminaliteit de beste manier om hun kwaliteit van leven te verbeteren. Hoewel er het risico is om gepakt te worden, is de mogelijke winst bij succes dit risico waard. Vanwege het kleine toekomstperspectief is misdaad voor deze bevolkingsgroep de beste kans om hun leven te verbeteren. Volgens ditzelfde onderzoek leidt een grote ongelijkheid tot meer criminaliteit, terwijl een eerlijkere verdeling van welvaart positieve effecten heeft en de mogelijke voordelen van misdaad verkleint. Daarom is het eerlijk verdelen van de welvaart van een land de meest effectieve manier om criminaliteit in een land te verminderen, aldus dit perspectief.

Verband tussen welvaart en verschillende misdaden#

Figuur 1 toont verschillende correlaties tussen economische factoren en misdaadcijfers per 100.000 inwoners. GDP, gross national expenditure en import van goederen en diensten vertonen een duidelijke positieve correlatie met fraude en kidnapping, wat suggereert dat deze misdaden vaker voorkomen in welvarende landen.

Sexual assault vertoont ook een positieve correlatie met de welvaart van een land. Het lijkt ons niet waarschijnlijk dat een welvarende bevolking meer geneigd is tot seksueel geweld dan een minder welvarende. Een mogelijke alternatieve verklaring is dat in welvarende landen een groter deel van gepleegde misdaden gerapporteerd wordt.

Het ontbreken van significante correlaties tussen ‘toegankelijke’ misdaden zoals theft en robbery en economische indicatoren is opvallend. Vanuit het idee dat economische druk mensen richting criminaliteit drijft, zou men bijvoorbeeld een verband met inflatie verwachten. Dit kan deels komen doordat alleen gerapporteerde misdrijven worden meegeteld, maar ook omdat andere factoren, zoals werkloosheid en vertrouwen in de rechtsstaat, mogelijk belangrijker zijn dan de economische variabelen die hier zijn onderzocht.

Show code cell source Hide code cell source

import pandas as pd
import plotly.express as px
import numpy as np
import plotly.io as pio

pio.renderers.default = 'notebook'

# === Load Data ===

# Crime dataset
crime_df = pd.read_csv("europe_crime_definitive_per_100k.csv")


# World Bank economic dataset
econ_df = pd.read_csv("world_bank_definitive.csv")

# === Filter and Preprocess ===

# Desired economic indicators
selected_indicators = [
"GDP, PPP (constant 2021 international $)",
"Gross national expenditure (current US$)",
"Imports of goods and services (current US$)",
"GNI per capita growth (annual %)",
"Inflation, consumer prices (annual %)"
]

# Filter econ_df for selected indicators
econ_filtered = econ_df[econ_df["Indicator Name"].isin(selected_indicators)]

# Pivot so each indicator becomes a column
econ_pivot = econ_filtered.pivot_table(
index=["Country Name", "Year"],
columns="Indicator Name",
values="Value"
).reset_index()

# Prepare crime data
crime_df['Year'] = pd.to_numeric(crime_df['Year'], errors='coerce')

# Rename columns for convenience
econ_pivot.columns.name = None

# Merge on Country and Year
merged_df = pd.merge(econ_pivot, crime_df, on=['Country Name', 'Year'])

# Drop rows with missing values
merged_df.dropna(inplace=True)

# Extract actual column names
econ_cols = selected_indicators
crime_cols = [col for col in crime_df.columns if col not in ['Country Name', 'Year'] and col in merged_df.columns]

# Subset relevant columns
corr_data = merged_df[econ_cols + crime_cols].select_dtypes(include=[np.number])

# Recalculate available econ and crime columns (since some might have been dropped)
econ_cols_numeric = [col for col in econ_cols if col in corr_data.columns]
crime_cols_numeric = [col for col in crime_cols if col in corr_data.columns]

# Compute correlation matrix
correlation_matrix = corr_data.corr()
econ_crime_corr = correlation_matrix.loc[econ_cols_numeric, crime_cols_numeric]

# === Plot Heatmap ===
fig = px.imshow(
econ_crime_corr,
labels=dict(x="Misdaad Indicators", y="Economische Indicators", color="Correlatie"),
x=econ_crime_corr.columns,
y=econ_crime_corr.index,
color_continuous_scale="RdBu",
zmin=-1, zmax=1
)

fig.update_layout(
    title="Correlatie tussen Economische indicators en misdaad indicators",
    coloraxis_colorbar=dict(
        x=1.2  # adjust this value as needed
    )
)

fig.show()

Figuur 1: Een heatmap met correlatie scores tussen economische- en misdaadsvariabelen. De economische variabelen “GDP, PPP (constant 2021 international $)”, “Gross national expenditure (current US$)” en “Import of goods and services (current US$)” vertonen een postieve correlatie van +/- 0.72 met de misdaadcategorieën “Fraud” en “Kidnapping”. Ze vertonen ook een positieve correlatie van +/- 0.53 met “Sexual Assault”. “Total reserves (includes gold, current US$) vertoont een positieve correlatie van 0.686 met “Drug-related crimes”.

Per land fluctueert het aantal misdaden over de jaren onafhankelijk van het aantal politieagenten#

Figuur 2 toont de ontwikkeling van het aantal politieagenten en het aantal geregistreerde diefstallen per land over meerdere jaren. Wat opvalt is dat over de jaren per land er verschil kan zijn in het aantal politieagenten en aantal misdaden en dat deze geen correlatie met elkaar hebben. Hieruit kunnen we halen dat per land de oplossing voor criminaliteit niet altijd het aantal politieagenten verhogen is.

Figuur 2: Een lijn grafiek die de hoeveelheid politieagenten en de hoeveelheid diefstallen per 100.000 inwoners per jaar vergelijkt. Er is een menu om de gegevens van verschillende landen te selecteren. Niet alle landen uit de dataset zijn weergegeven voor overzichtelijkheid en vanwege sommige missende gegevens.

Meer ongelijkheid… minder misdaden?#

Volgens het eerste perspectief is economische ongelijkheid een belangrijke factor in het bestrijden van criminaliteit. Als een (groot) deel van de bevolking van een land in armoede leeft terwijl een ander deel de welvaart voor zichzelf houdt, zal het arme deel sneller geneigd zijn tot misdaad dan wanneer de welvaart eerlijk over het land is verdeeld.

In figuur 3 zien we dat de meeste categorieën misdaden lijken af te nemen naarmate de Gini-coëfficient, en daarmee de inkomstongelijkheid, toeneemt. Dit komt niet overeen met perspectief 1. Wat we op basis van dit perspectief zouden verwachten, is dat naarmate de ongelijkheid toeneemt, er ook meer misdaden worden gepleegd.